用于Landsat ETM+和ERS-2SAR图像融合对城区地物特征分类的BP-ANN/GA混合算法 被引量：4

1

作者 曹广真 金亚秋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1153-1159,共7页

该文建立了反向传播人工神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)和遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值,克服了传统BP-ANN收敛速度慢,容易陷入局部最... 该文建立了反向传播人工神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)和遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值,克服了传统BP-ANN收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点。BP-ANN/GA混合算法对LandsatETM+4,5,7三波段红外图像和ERS-2SAR雷达图像的融合数据进行了城市多类地物特征分类。结果表明:BP-ANN/GA算法不仅提高多源遥感图像自动分类的速度,而且提高了各类特征分类的精度。该文对上海浦东地区的LandsatETM+和ERS-2SAR数据作了融合分类试验与验证。 展开更多

关键词 图像融合 bp-ann/ga 地表分类

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GA-BP-ANN耦合RSM优化表面机械滚压1060铝表面粗糙度 被引量：1

2

作者 柳想 王成 +5 位作者 汪森辉 孙坤 费树辉 李保坤 邓海顺 沈刚 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第24期154-164,共11页

目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传... 目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传算法结合反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)机器学习模型预测不同工况参数组合对应的表面粗糙度,并通过实验对该模型进行有效性验证。基于GA-BP-ANN预测结果,在给定参数范围内构造多个随机小范围响应面,通过分析这些随机小范围RSM优化结果的聚集程度,实现GA-BP-ANN耦合RSM优化。结果单个响应面优化的最佳工艺参数组合为0.074 MPa的驱动压力、5个滚压道次、435.4 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度(Ra)为0.45μm,但该工况下实验测量的表面粗糙度为0.53μm,且非最小值;而GA-BP-ANN耦合RSM优化的工况组合为0.073 MPa的驱动压力、4个滚压道次、286.9 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度为0.31μm,相同工况下实验测量结果为0.36μm。结论与单个RSM优化结果相比,采用GA-BP-ANN耦合RSM能够更加有效地优化气压驱动表面机械滚压工艺参数组合,获得更小的表面粗糙度。 展开更多

关键词 表面粗糙度 表面机械滚压 1060铝 响应面法 ga-bp-ann

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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化

3

作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页

本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多

关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统

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基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法 被引量：1

4

作者 金灵 《科技创新与应用》 2025年第20期82-85,共4页

随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等... 随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法,通过实例验证GA-BP-ANN和PSO-BP-ANN这2种预测模型的相关系数R2均高于BP-ANN预测模型的,预测误差也低于BP-ANN预测模型,结果表明,基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法具有良好的应用前景,可为电力系统的高效运行和合理规划提供有力的技术支持。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测 bp-ann 融合算法 ga-bp-ann

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双脉冲激光诱导光谱结合多变量GA-BP-ANN检测合金钢中C元素 被引量：1

5

作者 于凤萍 林京君 +1 位作者 林晓梅 李磊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期197-202,共6页

在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素,其含量决定了合金钢的主要力学性能,准确、实时掌握C元素的含量,对合金钢的生产及分类起到关键作用。双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段,不... 在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素,其含量决定了合金钢的主要力学性能,准确、实时掌握C元素的含量,对合金钢的生产及分类起到关键作用。双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段,不仅具有实时、样品预处理简单等优点,还能够增强物质的烧蚀度和信号强度,从而提高LIBS技术的检测灵敏度。为了减小基体效应影响,进一步提高LIBS技术对合金钢中微量C元素定量分析的精确性,采用多元素多谱线的修正方法,通过DP-LIBS结合反向传播人工神经网络(BP-ANN),建立多变量GA-BP-ANN定标法。首先在氩气环境对合金钢样品进行DP-LIBS采集,目标C元素选择了谱线强度变化能够体现其含量变化的C 193.09 nm处的原子谱线,同时选取共存元素Fe,Cr,Mn和Si对应的特征谱线,以提供更多的光谱信息,提高C元素定量分析的准确度,共选择15条特征分析谱线,其中Fe元素含量丰富且相对稳定,作为内标元素引入以减小谱线波动;之后通过遗传算法(GA)寻优,对C/Fe,Cr/Fe,Mn/Fe和Si/Fe的谱线强度比进行优化选择;最后将GA选择的多谱线强度比作为BP-ANN网络的输入,输出为目标C元素浓度值,建立多变量GA-BP-ANN定标方法。为比较该方法预测结果的精确性,同时建立传统定标曲线法与以C/Fe为输入的单变量BP-ANN定标方法。利用标准合金钢样品,通过留一法交叉预测C元素含量值,与内标法和单变量BP-ANN定标方法相比,预测样品的平均相对误差分别由14.78%和14.75%减小到8.29%,预测值与真实值之间的决定系数R^(2)分别由0.9674和0.9744提升至0.9893。结果说明了多变量GA-BP-ANN定标法预测的C元素含量更接近于真实含量,证明了该方法用于LIBS检测合金钢中C元素含量的可行性。 展开更多

关键词 双脉冲LIBS 定量分析 低碳合金钢 多变量 ga-bp-ann

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基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究 被引量：8

6

作者 陈晓东 陈斌 刘国华 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期59-63,52,共6页

根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工... 根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法(GA)的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。 展开更多

关键词 水工材料 配合比优化 BPANN-ga混合型算法 混凝土 人工神经网络 遗传算法

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GA-BP网络在钢轨磨损量预测中的应用 被引量：14

7

作者 王平 王彩芸 +1 位作者 王文健 刘启跃 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期99-102,71,共5页

基于GA算法及BP神经网络优点,将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量,即神经网络所需样本,建立GA算法优化三层BP神经网络,... 基于GA算法及BP神经网络优点,将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量,即神经网络所需样本,建立GA算法优化三层BP神经网络,对钢轨磨损量进行预测。结果表明:GA算法优化的BP神经网络对钢轨磨损量具有良好的预测性能,较好地反映了曲线半径、轴重、运行速度对钢轨磨损量的影响规律。 展开更多

关键词 ga BP神经网络 钢轨 磨损量

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基于GA-ANN模式识别技术的中药效应成分筛选研究 被引量：1

8

作者 胡律江 魏燕娜 +4 位作者 赵晓娟 郭慧玲 胡志方 高文军 曾辉 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期274-277,共4页

目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要... 目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要效应成分。结果:四制香附有效成分中治疗痛经的前4位为:在体动物模型中为x13、x15、x16、x7峰;离体模型中为x15、x13、x16、x9峰。结论:运用GA-ANN算法与前期研究的PLS-ANN法分析结果相吻合,提示GA-ANN算法可有效的实现四制香附调经止痛有效成分的筛选。 展开更多

关键词 遗传算法 BP神经网络 平均影响值 四制香附 有效成分

原文传递

基于BP-GA的融合算法实现 被引量：3

9

作者 陈永龙 何国良 徐宗昌 《装备指挥技术学院学报》 2007年第4期106-110,共5页

搜索和寻优是控制、预测等应用技术的基础。在人工智能领域，人工神经网络和遗传算法是解决搜索和寻优这2个问题的基本方法。对BP算法和遗传算法进行了研究，指出了其优缺点；研究了传统的将BP和GA结合起来求解问题的几种方式。鉴于这... 搜索和寻优是控制、预测等应用技术的基础。在人工智能领域，人工神经网络和遗传算法是解决搜索和寻优这2个问题的基本方法。对BP算法和遗传算法进行了研究，指出了其优缺点；研究了传统的将BP和GA结合起来求解问题的几种方式。鉴于这几种方式存在的实际应用缺陷，提出了一种新型的融合算法，阐述了其基本原理，给出了设计流程图，并详细研究了该融合算法的设计步骤。最后，运用示例验证该算法。 展开更多

关键词 人工神经网络 反向传播模型 遗传算法 融合算法

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316L钢热变形力学性能预测及组织演变模拟分析

10

作者 瞿柯杰 孙昊 +3 位作者 屠业宽 沙金洋 杨庆兆 张振 《物理测试》 2025年第3期1-9,共9页

为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEF... 为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEFORM有限元仿真软件对热变形再结晶过程进行分析;采用一种非线性映射能力的遗传算法(GA)反向传播(BP)人工神经网络(ANN),对奥氏体钢的力学性能进行预测。结果表明:在316L奥氏体钢热压缩变形过程中,动态再结晶作为组织演变的主导机制,其进程受应变速率影响显著。试验表明,高应变速率通过加速位错增殖与能量累积,有效促进再结晶形核及晶粒重构。数值模拟研究进一步揭示,随着形变量提升,材料动态再结晶体积分数呈正向增长并伴随显著晶粒细化效应。针对该材料高温流变行为预测,研究提出基于遗传算法优化的混合智能算法模型,通过改进BP神经网络初始参数敏感性,显著提升了应力预测的精度稳定性,为复杂热加工过程的数值模拟提供了可靠的计算方法。 展开更多

关键词 奥氏体钢 热模拟压缩 遗传算法反向传播人工神经网络(ga-bp-ann) 动态再结晶 DEFORM-3D

原文传递

BP人工神经网络在合采井单层产能贡献率配分中的应用 被引量：6

11

作者 王民 卢双舫 +2 位作者 王永凤 马野牧 张居和 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第6期8-10,21,共4页

针对我国陆相沉积油层组在多层合采井的单层产能和贡献率配分中精度不高的现状,进行了5层产能配比实验.通过气相色谱指纹技术定量了指纹化合物绝对浓度,并结合建立的BP人工神经网络模型,计算多层配比实验的单层产能贡献率,计算结果精度... 针对我国陆相沉积油层组在多层合采井的单层产能和贡献率配分中精度不高的现状,进行了5层产能配比实验.通过气相色谱指纹技术定量了指纹化合物绝对浓度,并结合建立的BP人工神经网络模型,计算多层配比实验的单层产能贡献率,计算结果精度较高,其中最大绝对误差为0.34%,最小绝对误差为0,表明气相色谱指纹技术结合人工神经网络在多层合采井的单层产能贡献率计算中占有优势. 展开更多

关键词 合采井 产能贡献率 BP人工神经网络 气相色谱 配比实验

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应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究 被引量：6

12

作者 杨海清 何勇 +2 位作者 陈永明 林萍 吴迪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1232-1236,共5页

应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法（PCA）将谱段为375-1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本鉴别模型是可行的。提... 应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法（PCA）将谱段为375-1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本鉴别模型是可行的。提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面。遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数。还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型。选取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力。两个模型使用相同的建模集和预测集。结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91%。与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别提供了新途径。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 香菇 主成分分析 遗传算法 BP神经网络

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基于遗传算法的人工神经网络 被引量：69

13

作者 李伟超 宋大猛 陈斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第2期316-318,共3页

为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。

关键词 BP算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值

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修正遗传神经网络预测中厚板轧机轧制力 被引量：6

14

作者 付天亮 王昭东 +1 位作者 王国栋 吴尚超 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1438-1442,共5页

在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以... 在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以邯钢中板厂、普阳中板厂现场数据为基础,通过数据优选,选择较优数据进行离线轧制力预测,预测精度优于传统的数学模型,预报精度的相对误差可以控制在4%以内,能够满足生产需要. 展开更多

关键词 人工神经元网络 BP算法 遗传算法 轧制力预测 数学模型

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遗传算法结合人工神经网络模拟药物在超临界流体中溶解度 被引量：1

15

作者 何正大 许玫 陈曙 《中国医药工业杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期743-747,共5页

为更精确地关联预测药物在超临界流体中的溶解度,提出了遗传算法(GA)与LM-反向传播人工神经网络相结合(GA-LM-BPANN)的模型,并设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置。用该模型计算了温度(308～348K)和压力(122～355bar)条件下药... 为更精确地关联预测药物在超临界流体中的溶解度,提出了遗传算法(GA)与LM-反向传播人工神经网络相结合(GA-LM-BPANN)的模型,并设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置。用该模型计算了温度(308～348K)和压力(122～355bar)条件下药物(非那吡啶)在超临界CO2中溶解度。结果表明,计算值与实测值的平均相对误差(AARD)为1.53%,测试集的AARD为3.32%。用Bartle半经验方程得到的计算值与实测值的AARD为14.6%。可见,与Bartle半经验方程相比,GA-LM-BPANN模型的关联和预测精度高,关联范围广。 展开更多

关键词 遗传算法-LM-反向传播人工神经网络 超临界流体 非那吡啶 溶解度

暂未订购

青藏铁路接地网设计中的遗传优化神经网络 被引量：17

16

作者 付龙海 吴广宁 +1 位作者 王颢 李晋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期90-92,共3页

为了提高青藏铁路变电站接地网设计准确度,同时解决CDEGS软件价格高,运算、操作复杂的问题,建立了用于青藏铁路接地网设计的遗传优化神经网络。首先分析了影响接地网接地电阻的主要因素,提出了接地网电阻系数的概念,根据CDEGS软件数据... 为了提高青藏铁路变电站接地网设计准确度,同时解决CDEGS软件价格高,运算、操作复杂的问题,建立了用于青藏铁路接地网设计的遗传优化神经网络。首先分析了影响接地网接地电阻的主要因素,提出了接地网电阻系数的概念,根据CDEGS软件数据建立了求解接地网接地电阻的BP神经网络,为了提高网络的计算精度,根据青藏铁路接地网的实际情况确定了接地网网格数、长宽比和面积的选择范围,采用遗传算法对BP神经网络的训练过程进行优化。通过与实际计算对比表明,该遗传优化神经网络具有较高的准确性和可信度,且简单易行,可代替CDEGS软件,为青藏铁路沿线变电站接地网的设计提供帮助。 展开更多

关键词 接地网 遗传算法 BP神经网络 接地电阻 青藏铁路

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多组份气体定量检测研究 被引量：6

17

作者 马学童 马奎 王磊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期58-59,共2页

本文介绍了一种基于气体传感器阵列的采用神经网络模式识别方法的多组份气体定量分析装置的设计及其初步的实验结果 ,以及对这种方法的改进。

关键词 多组份气体 气体传感器阵列 前馈神经网络 BP算法

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遗传算法在人工神经网络中的应用 被引量：4

18

作者 李伟超 李志刚 杨旭海 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第S2期170-173,共4页

为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算... 为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算时间,是一种比较有效的方法。 展开更多

关键词 BP算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值

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用遗传算法辅助设计的人工神经网络计算配电网线损 被引量：16

19

作者 袁慧梅 郭喜庆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1998年第12期17-19,共3页

利用遗传算法（ＧＡ）辅助设计的人工神经网络（ＡＮＮ）进行配电网线损计算。首先通过ＧＡ来确定ＡＮＮ的三个参数（隐含层中神经元个数、学习速率和动量因子），然后应用ＢＰ型神经网络来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系... 利用遗传算法（ＧＡ）辅助设计的人工神经网络（ＡＮＮ）进行配电网线损计算。首先通过ＧＡ来确定ＡＮＮ的三个参数（隐含层中神经元个数、学习速率和动量因子），然后应用ＢＰ型神经网络来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系，在此基础上提出了计算配网线损的简单、准确而实用的方法。实例计算结果表明，该算法比现有其它计算配网线损的方法更为准确。 展开更多

关键词 配电网 线损 人工神经网络 遗传算法 计算

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煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

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作者 张乐乐 郭佳 宋守信 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期407-410,共4页

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了... 神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。 展开更多

关键词 煤气管道 漏损 BP神经网络 服役寿命

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